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基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型  
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【英文篇名】 Leaf characteristics-based computer-aided plant identification model
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【作者】 祁亨年; 寿韬; 金水虎;
【英文作者】 QI Hengnian1; SHOU Tao1; JIN Shuihu2T5(1.School of Information Engineering; Zhejiang Forestry College; Linan 311300; Zhejiang; China; 2.School of Life Sciences; China);
【作者单位】 浙江林学院信息工程学院; 浙江林学院生命科学学院 浙江临安; 浙江临安;
【文献出处】 浙江林学院学报 , Journal of Zhejiang Forestry College, 编辑部邮箱 2003年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 植物学; 计算机应用; 计算机辅助植物识别(CAPI); 图像处理; 植物数量分类;
【英文关键词】 botany; computer applications; computer-aided plant identification; image processing; plant quantitative classification;
【摘要】 植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义。提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望。图3参8
【英文摘要】 Plant quantitative classification is conducted on the basis of the visible characteristics of plants.The result is usually come from the clustering analysis of many characteristic data.Traditionally,the data are collected manually and inefficiently.Since the characteristics can be obtained in the forms of numerical images,the efficiency of clustering analysis can be improved with computeraided image analyzing techniques.The key solution is to obtain and analyze the characteristics automatically.The article...
【基金】 浙江省教育厅资助项目(20020980)
【分类号】 Q949
【正文快照】 植物分类是植物研究开发的基础性工作。植物分类学经过长期的发展形成了很多种分类方法。近年来,植物数量分类研究广泛开展并取得了大量的成果[1~5]。数量分类方法一般是选择植物的一些比较稳定的外观性状即外观特征,通过观察和测量采集关于这些性状的数量描述即原始数据,再通

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